BIG DATA ET DEEP LEARNING : la fin de la comptabilité traditionnelle

[pic 1][pic 2][pic 3]

[pic 4]

[pic 5]

[pic 6]

[pic 7]

Table des matières

Intro        3

Concepts centraux et leurs définitions.        3

IA        3

Big data        4

Deep Learning        4

Contextualisation        5

Mise en problématique        5

Bibliographie        6

Intro

De nombreuses études ont vu le jour au cours de ces dernières années. Ces études ont particulièrement fait l’objet des professions qui, dans un avenir proche, seraient incidemment remplacés par l’intelligence artificielle faisant office des machines et autres formes de technologie.

L’intelligence artificielle va devenir une des clés du monde à venir », écrivait Cédric Villani, mathématicien et député, dans son rapport IA For Humanity, remis en 2018 au gouvernement. Ce monde à venir est déjà là, une nouvelle ère s’est imposée dans la diffusion de l’information avec l’apparition des technologies numériques C’est un monde de flux de données massives, de technologies toujours plus poussées, auto-apprenantes, qui révolutionnent nos façons de travailler, de consommer, de vivre. Désormais, il est conformément nommé « data », et est produit de manière exponentielle.

L’intelligence artificielle, la Data est au cœur de l’économie et de la société, c’est une des clés du pouvoir de demain.

La comptabilité est un métier en pleine transformation, de plus en plus digitalisé face à la montée en puissance de l’intelligence artificielle, ce qui impose aux organisations une adaptation à la transition numérique. 

Concepts centraux et leurs définitions.

`

La bonne tenue de comptabilité est partie prenante d'une gestion d'entreprise efficace, en se chargeant de dresser les comptes la comptabilité est avant tout un outil de pilotage et de contrôle stratégique.

Un chef d'entreprise doit disposer des instruments financiers simples et facilement compréhensible pour qu’il puisse élaborer les base du pilotage . 

Le pilotage consiste à mettre en place une procédure durable de contrôle continue, du fonctionnement financier, commercial ou encore productif d’une entreprise.  

IA

L’intelligence artificielle est une discipline scientifique qui a vu officiellement le jour en 1956.

Cette discipline traite l'ensemble des théories et des techniques mises en œuvre pour créer des machines capables de simuler l'intelligence humaine.

Marvin Minsky l’a définie en 1956 comme « la science dont le but est de faire réaliser par une machine des tâches que l’homme accomplit en utilisant son intelligence ».

En d'autres termes, il s'agit de l'imitation de l'intelligence humaine à l'aide de la technologie informatique. On peut différencier deux types d'IA, il y a les IA fortes et les IA faibles. La première, il s’agit d’obtenir une intelligence artificielle dont les capacités seraient aussi comparables que celles d’un humain, tout en l’outrepassant en matière d’efficacité. Dans cet optique, l’intelligence artificielle serait éventuellement totalement autonome, mais aussi de donner une impression de véritable conscience d’elle-même.

L’intelligence artificielle faible ou l’IA étroite est un système intelligent ou une machine restreinte à une tâche spécifique ou étroite, il cherche à construire des systèmes de plus en plus autonomes, des algorithmes capables de résoudre les problèmes d’une certaine mesure.

Il est fructueux d’aligner l’intelligence artificielle par rapport aux autres nouvelles technologies qui vont impacter le métier de comptable.

L’IA occupe une position centrale par ailleurs elle est entièrement en lien à ces différentes technologies (reformuler). Concernant ces différentes technologies pouvant être combiner à l’intelligence artificielle et créer des synergies, nous pouvons citer le Deep Learning, le Big Data et la block Chain.

Big data

La complexité à définir le Big data se justifie par la multiformité des interprètes qui se sont appropriés de cette expression, chacun l’ayant référé aux intérêts et objectif propre. Les géants du web et les GAFA ont été confrontés très tôt à des problématiques liées à la gestion de méga volumes de données, ils ont été les premiers à développer ce genre de technologie.

En français, la notion de « données massives » ou de « méga données » fait référence à un ensemble de données massives variées, stockées dans une base numérique. En outre elles sont traitées grâce à des procédés technologique avancées adaptées qui permettent d’élaborer des diagnostics, de prendre des décisions en conséquence et d’établir des plans d’actions.

Les données massives sont reconnaissables aux « cinq V » :

• Le volume de l’information
• La vitesse à laquelle l’information est générée
• La variété des types de données provenant de sources diverses
• La véracité, la fiabilité des données collecté
• La valeur, l’apport des données collectée, la capacité à générer du profit

 Deep Learning

Le deep learning, est une méthode d’apprentissage automatique, les grands réseaux neuraux artificiels sont alimentés par des algorithmes d’apprentissage et des quantités croissantes de données, améliorant continuellement leur capacité.

"Deep" reflète les nombreuses couches que le réseau neural stocke dans le temps afin d’améliorer sa performance au fur à mesure qu’il progresse dans son apprentissage.

Quant au Deep Learning, celui-ci est catégorisé comme étant la plus puissante technique d’IA.

...